简介:摘要: 本研究旨在探讨基于大数据的交通流量预测与优化策略。首先,通过背景介绍引入该研究领域,并阐明研究的目的和意义。接着,重点讨论大数据在交通流量预测中的应用,探究如何利用大数据分析技术有效地预测交通流量。然后,对数据采集与预处理进行探讨,介绍如何收集和处理用于交通流量预测的大数据。接下来,介绍交通流量预测模型,包括基于统计学方法和机器学习算法的模型,以及其在预测交通流量方面的应用。最后,探讨交通流量优化策略,包括基于预测结果的交通管理和调控策略,以提高交通效率和减少拥堵现象。通过本研究,将为交通管理部门和决策者提供有效的交通流量预测和优化策略,以应对日益复杂的城市交通挑战。
简介:随着社会经济的快速发展,城市公共交通已成为社会生活中不可缺少的组成部分。但是城市公共交通目前却存在着诸多问题:第一,缺乏全范围的实时公共交通信息采集的手段。目前采集的信息都是部分信息,并且都是公共交通内部的传感网络采集的信息,没有其他相关的信息,无法形成多元实时公共交通信息的有效整合,就没有办法实时把握城市整体公共交通状态,从而难以准确预测和把握公共交通的未来状态。第二,缺乏公共交通电子系统之间的交互与协同。因此整个城市公共交通不能管理得更好,控制得更好。第三,缺乏从公共交通信息采集、融合、分析到公共交通状态建模预测、公共交通状态管理与控制的一体化交互处理平台。城市交通面临如此复杂的系统管理与控制难题,为解决这些难题,很多地方引入新理论、新方法。如近年来,多地各类智能交通系统(简称ITS)陆续投入使用。其中,作为推进城市可持续发展战略,